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作者 | 方文三
生成式AI有望繼續(xù)在今年成為科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心主線之一，對全球企業(yè)IT支出總量和結構、半導體和硬件行業(yè)需求，以及互聯(lián)網(wǎng)公司運營效率產(chǎn)生相應影響。
AI資本壓倒數(shù)字資本
關于數(shù)字資本與AI資本的共融，直至AI資本逐漸主導地位的轉(zhuǎn)變，過去軟件開發(fā)的重任落在人類肩上，如今則由人工智能接手，其優(yōu)勢在于能有效節(jié)省55%的資源投入。
在地域投資分布上，人工智能領域的差異性顯著，美國獨占鰲頭，歐盟緊隨其后，排名第三的是英國，然后是中國及其他國家。
這一現(xiàn)象揭示出，在農(nóng)耕時代，各國均為參與者；進入工業(yè)時代，部分國家成為引領者，余者則努力跟進，只是發(fā)展速度有所差異。
然而在數(shù)字時代，半數(shù)國家已無法立足。展望人工智能時代，只有少數(shù)國家具備足夠的能力和資格參與競爭與發(fā)展。
OpenAI年收入破16億美元
根據(jù)外媒報道，11月及12月，OpenAI收入實現(xiàn)20%的增長，使其年化收入最終達到16億美元。
在最近的融資消息中，OpenAI的估值達到了1000億美元，估值與年收入之比為62倍。
此外，OpenAI內(nèi)部高管預測，到今年，公司收入將超過50億美元，保持強勁增長勢頭。
另有報道披露，Anthropic在最近一次融資中，月收入達到1700萬美元，其估值與年化收入之比高達75倍，甚至超過了OpenAI。
OpenAI與微軟的成功案例表明，基于大模型的對話式人工智能有望成為一項龐大的業(yè)務。
AI寵兒將倒閉或被火速收購
近期，關于法律科技初創(chuàng)公司Harvey及企業(yè)搜索公司Glean等有潛力成為盈利企業(yè)的事例，坊間流傳著[雙城記]的說法。
然而，在籌集資金方面，雖然這些公司表現(xiàn)不俗，但風險較高的初創(chuàng)企業(yè)卻面臨困境。
在今年，第二類公司，如模型提供商Stability Al和文案創(chuàng)作初創(chuàng)公司Jasper，或?qū)⒚媾R更多挑戰(zhàn)，因為融資愈發(fā)困難，可能導致公司被出售。
此外，主要的模型開發(fā)商如OpenAI、Anthropic、Cohere、A121 Labs或You.com，也有可能成為收購對象。
不基于Transformer的模型爆發(fā)
GPT-4、Claude等大型語言模型均基于統(tǒng)一的Transformer架構。
Transformer的核心功能在于預測句子中下一個單詞的最可能出現(xiàn)概率。
然而，此類模型備受指責僅為[隨機鸚鵡]，而非真正實現(xiàn)推理問題。此外，它們的訓練和運行成本亦相當高昂。
近年來，除Transformer外，其他一些替代模型逐漸受到關注，如全新開源的Mamba模型，其架構在計算效率方面優(yōu)于Transformer。
因此，無論是Mamba還是其他模型，人工智能領域均期待著另一種模型的誕生。
商業(yè)化初現(xiàn)下游應用層開始落地
根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院等機構的預測，到2025年，我國生成式人工智能應用市場規(guī)模將達2070億元，并保持兩位數(shù)的增長速度。
IDC預測，2026年，我國AI大模型市場規(guī)模將攀升至211億美元。
以Open AI為例，當前大型模型平臺公司的商業(yè)化模式已初具規(guī)模，GPTs應用商店的繁榮前景可期待。
具體而言，OpenAI位于產(chǎn)業(yè)鏈中游，負責模型開發(fā)與定制，包括利用數(shù)據(jù)要素進行模型訓練和垂直細分領域的二次開發(fā)，以滿足下游內(nèi)容生產(chǎn)與分發(fā)平臺的個性化需求。
AI應用或迎來大爆發(fā)
GPT商店及GPT技術將確立明確的商業(yè)模式，對整個人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠影響。
GPT Store的生態(tài)系統(tǒng)使得每個人都可以成為開發(fā)者，創(chuàng)造屬于自己的AI。
目前，通過自然語言對話創(chuàng)建自定義GPT的方式顯著降低了編程難度，有望催生出類似于APP時代的創(chuàng)業(yè)熱潮。
然而，在實際操作中，我們發(fā)現(xiàn)如果沒有獨特價值的獨家數(shù)據(jù)，就難以推出能吸引用戶使用甚至付費的產(chǎn)品。
在此背景下，部分優(yōu)質(zhì)內(nèi)容公司可能會選擇自行入場，利用自身獨家數(shù)據(jù)進行商業(yè)變現(xiàn)；
另一些公司則可能選擇以數(shù)據(jù)授權或售賣等方式，扮演[賣鏟子的人]的角色。
總之，GPT技術的崛起加劇了對優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的渴望，擁有專業(yè)數(shù)據(jù)的公司和平臺有望迎來投資良機。
人工智能產(chǎn)品將超越SaaS模式
隨著人工智能市場和工具的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的定價策略正面臨新一輪評估。
人工智能市場和工具的普及為各類定價策略和創(chuàng)新的商業(yè)模式奠定了基礎。
開發(fā)者和他們的人工智能服務或代理可以在市場上嘗試收入分成（如應用商店）或使用費（如Spotify）模式。
另一種新興模式為基于性能的定價，即根據(jù)人工智能工具所交付的成果或效果收費。
在人工智能影響可量化衡量的領域，如營銷分析、金融預測或創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)，此類模式尤為具有吸引力。
此外，隨著人工智能廣泛滲透至各行各業(yè)，跨行業(yè)合作可能催生捆綁服務。
這些捆綁服務將人工智能工具與傳統(tǒng)軟件服務相結合，提供一站式解決方案，滿足更廣泛的業(yè)務需求。
微軟將Office與AI相結合，推出的Microsoft365 Copilot產(chǎn)品，年營收已達到50億美元，遠超OpenAI全年的收入13億美元。
AI服務器市場規(guī)模將繼續(xù)增長
服務器市場預計在今年持續(xù)擴大，特別是AI服務器領域，鑒于AI模型計算需求的持續(xù)上升。
液冷技術將于今年廣泛應用于服務器行業(yè)，旨在解決高功耗和散熱難題，從而提升服務器的穩(wěn)定性和運行效率。
據(jù)預測，至今年，液冷技術將在服務器領域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模應用。
根據(jù)賽迪顧問的數(shù)據(jù)，今年液冷市場的規(guī)模有望達到千億元級別。到2025年，市場規(guī)模將進一步擴大至1300億元。
手機大模型各家開始發(fā)力
今年伊始，各大手機制造商紛紛展示了自己的大規(guī)模模型，競爭日趨激烈。
這場70億參數(shù)大模型的角逐，無疑將人工智能推向了今年手機行業(yè)發(fā)展的前沿。
回顧去年下半年，小米、OPPO、vivo等手機廠商已著手組建團隊，在新系統(tǒng)中融入大模型能力。
在這場競賽中，各家手機制造商都在努力塑造自家大模型的特色。
然而，盡管手機廠商在大模型領域取得了顯著成果，但人工智能終端的盈利模式仍有待探索。
現(xiàn)階段，手機廠商主要通過銷售具備獨特端側(cè)人工智能功能的高端機型，優(yōu)化產(chǎn)品結構、提升平均銷售價格，并激發(fā)消費者換機需求。
然而，從長期角度看，如何發(fā)掘一種適應本土市場的人工智能盈利模式，仍是手機廠商需要面對的重要課題。
量子計算機可能率先應用于人工智能
首先，在人工智能領域，多數(shù)算法屬于并行計算范疇。
以AlphaGo為例，其在圍棋對局中需同時考慮對手在不同位置落子后的應對策略，進而找出最有可能贏得棋局的下法。這要求計算機提高并行計算效率。
量子計算機擅長并行計算，因為它能同時存儲和計算[0]和[1]兩種狀態(tài)，無需像傳統(tǒng)電子計算機那樣消耗額外資源，如串聯(lián)多個計算單元或同時在時間上并列執(zhí)行計算任務。
計算任務越復雜，量子計算機的優(yōu)勢越明顯。
其次，運行ChatGPT所需的硬件條件也與當前體積龐大的量子計算機相契合，二者均需安裝在高度集成的計算中心，并由專業(yè)化的技術團隊進行管理支撐。
基礎設施領域?qū)⒗^續(xù)受到需求驅(qū)動
至去年下半年，基礎設施建設相關行業(yè)已有多家企業(yè)實現(xiàn)盈利。
展望未來，今年和2025年，基礎設施領域?qū)⒗^續(xù)受到需求驅(qū)動，相應的子行業(yè)及其優(yōu)秀公司收入和盈利能力將持續(xù)釋放。
自今年起，整個硬件領域?qū)⒉饺胄乱惠唲?chuàng)新周期。
以消費電子為例，今年至2026年將呈現(xiàn)新一輪創(chuàng)新窗口，結合當前該領域主流公司較低估值，未來兩、三年實為值得關注與投資的產(chǎn)業(yè)。
若這些公司還能培育出人形機器人相關業(yè)務，則有望拓展第二增長曲線，實現(xiàn)安全邊際與成長空間的兼具。
此外，智能駕駛領域在今年、2025年將實現(xiàn)從個位數(shù)向10%滲透率的增長，我國企業(yè)在該產(chǎn)業(yè)具有顯著優(yōu)勢。
今年的投資三大方向
首要關注的是大模型訓練及推理所需的國產(chǎn)算力領域，涵蓋國產(chǎn)人工智能芯片、交換機、光模塊、服務器等細分市場。
其次，重視具備技術競爭力和產(chǎn)品落地能力的國產(chǎn)大模型企業(yè)。
最后，著眼于擁有人工智能技術應用場景的操作系統(tǒng)、辦公協(xié)作、個人電腦、智能手機、可穿戴設備、游戲影視、教育培訓等下游應用類企業(yè)。
這些企業(yè)將在未來獲得潛在收入空間和盈利彈性，投資價值亦相對較高。
預計今年市場宏觀環(huán)境將明顯改善，海外步入降息周期，國內(nèi)經(jīng)濟逐步回升。
從產(chǎn)業(yè)周期角度看，人工智能技術革命方興未艾，國內(nèi)半導體技術突破將推動國產(chǎn)智能終端復興。
中國企業(yè)經(jīng)營周期在歷經(jīng)三年下行后，將步入上升階段。
結尾：
預計到今年，AI行業(yè)將在更智能的模型、多模態(tài)和推理成本下降等方面取得主要技術突破；
同時，底層算力需求結構、產(chǎn)品形態(tài)和市場格局等方面也可能隨之調(diào)整，短期內(nèi)增加不確定性。
作為AI產(chǎn)業(yè)商業(yè)化閉環(huán)的最后一環(huán)，應用場景如AI個人電腦/手機、AI+軟件、自動駕駛與機器人、互聯(lián)網(wǎng)等領域有望在今年實現(xiàn)主要落地。
部分資料參考：
新智元《AI元年英偉達暴漲239%+今年AI大事件預測》，AI商業(yè)評論：《暢游今年人工智能趨勢、預測和可能性》，中信證券研究院：《全球AI人工智能今年投資展望》，搜狐財經(jīng)：《今年人工智能行業(yè)邁向價值成長階段》，芯果：《今年，或是AI營收年？》，巨豐金融研究院：《丁奇：今年AI行業(yè)投資指南》，秦朔朋友圈：《今年AI商業(yè)落地的十個方向》，瞭望：《前瞻今人工智能四大趨勢》
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